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Um dos métodos de classificação do datamining é o de análise de agrupamento (cluster), por meio do qual são determinadas características sequenciais utilizando-se dados que dependem do tempo, ou seja, extraindo-se e registrando-se desvios e tendências no tempo.
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Em datamining, o uso de holdout induz o modelo de classificação a partir do conjunto de treinamento, e seu desempenho é avaliado no conjunto de teste. Quanto menor o conjunto de treinamento, maior a variância do modelo; no entanto, se o conjunto de treinamento for grande demais, a precisão estimada calculada a partir do conjunto menor é menos confiável.
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Um cubo de dados é a representação multidimensional dos dados não agregados na qual é necessário que as dimensões tenham o mesmo tamanho.
Processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados é conhecido como

No que concerne a data mining (mineração de dados) e big data, julgue o seguinte item.

No ambiente organizacional, devido à grande quantidade de dados, não é recomendado o emprego de data mining para atividades ligadas a marketing.